一種基于需求預(yù)測(cè)的新能源風(fēng)機(jī)備件儲(chǔ)備策略優(yōu)化方法，涉及新能源風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)機(jī)備品備件儲(chǔ)備策略優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，其結(jié)構(gòu)為：對(duì)歷史的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和預(yù)處理；采用灰色關(guān)聯(lián)度算法計(jì)算影響因素與需求的關(guān)聯(lián)度，剔除關(guān)聯(lián)度較小的無(wú)關(guān)影響因素；綜合考慮多因素后根據(jù)主要因素增加特征變量；引入XGBoost算法基于特征數(shù)據(jù)集訓(xùn)練風(fēng)機(jī)備件需求預(yù)測(cè)模型；根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果和庫(kù)存量提出風(fēng)機(jī)而卑賤儲(chǔ)備策略優(yōu)化建議。本發(fā)明通過(guò)分類模型挖掘風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)機(jī)備件消耗特征并進(jìn)行動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)，輔助檢修人員全面掌握風(fēng)機(jī)備件的需求特點(diǎn)，建立精細(xì)化、個(gè)性化的風(fēng)機(jī)備件儲(chǔ)備機(jī)制，打破傳統(tǒng)“拍腦袋”為主的風(fēng)機(jī)備件儲(chǔ)備決策模式，提高了風(fēng)機(jī)備件儲(chǔ)備工作的精準(zhǔn)性。